Hough变换在眼睛特征提取中的应用

摘要

为了准确地提取虹膜和眼睑轮廓等眼睛特征,提出了一种基于改进Hough变换的算法.该算法采用满足 梯度要求的点对及其梯度信息确定输入图像中存在的圆,对于梯度反方向延长线相交且与交点距离相等的两点,定义它们属于同一个圆.在提取眼睑轮廓时,将候选点分为梯度方向向上和向下两部分并构造新的累加器分别确定上下眼睑所对应的圆,避免了上下眼睑的相互干扰.实验结果表明,算法在眼睛非闭合状态和正常光照下能准确地提取眼睛特征.与大多数Hough变换利用3个特征点来确定圆相比,算法通过引人梯度信息的方法,计算复杂度从O(N3)降低为O(N2).